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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于深度學習的兩階段AIS脊柱CT圖像多標簽分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118154870B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410283675.5，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權一種基于深度學習的兩階段AIS脊柱CT圖像多標簽分割方法是由馬玉良;張文新;梅廈錦設計研發完成，并于2024-03-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的兩階段AIS脊柱CT圖像多標簽分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的兩階段AIS脊柱CT圖像多標簽分割方法，該方法首先獲取AIS脊柱圖片數據集，對數據集中的圖片進行預處理，并創建椎骨定位的新標簽。其次對預處理后圖片和新標簽進行處理，訓練椎骨定位的卷積神經網絡。然后使用訓練后的卷積神經網絡測試預處理后的圖片，對測試結果再進行后處理，得到脊柱圖像中椎骨質心的預測結果，并對預處理后原始圖片和標簽進行再處理，訓練構建的分割網絡。最后根據椎骨定位過程中預測到的椎骨質心位置創建感興趣區域，使用訓練好的分割網絡在感興趣區域中分割目標椎骨，再整合得到多標簽分割結果。本發明可以有效分割椎骨。

本發明授權一種基于深度學習的兩階段AIS脊柱CT圖像多標簽分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的兩階段AIS脊柱CT圖像多標簽分割方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一，獲取AIS脊柱圖片數據集，對數據集中的圖片進行預處理； 步驟二，在預處理后標簽的基礎上，創建椎骨定位的新標簽； 步驟三，對預處理后圖片和新標簽進行處理； 步驟四，通過處理后的圖片和新標簽，訓練椎骨定位的卷積神經網絡； 步驟五，使用訓練后的卷積神經網絡測試預處理后的圖片，對測試結果再進行后處理，得到脊柱圖像中椎骨質心的預測結果，實現椎骨的定位； 步驟六，對預處理后原始圖片和標簽進行再處理； 所述再處理具體為：根據預處理后的標簽計算出椎骨的質心，以每個質心為中心，裁剪預處理后的圖片和標簽得到以每個椎骨質心為中心的固定大小的區域，并對裁剪后的區域進行隨機旋轉和隨機平移； 步驟七，在Attention-U-Net的基礎上進行了改進，構建分割網絡，并通過再處理后的圖片以及標簽進行訓練； 所述分割網絡具體為：以Attention-U-Net為基礎，在網絡的編碼層上，使用尺寸為7×7×7的深度卷積替換原有的卷積層；在編碼層中增加了殘差連接；在解碼層中，使用深度卷積層分別處理各個通道的信息，再使用一個卷積層整合所有通道的信息，同時使用殘差連接提高網絡的性能； 步驟八，根據椎骨定位過程中預測到的椎骨質心位置創建感興趣區域，使用訓練好的分割網絡在感興趣區域中分割目標椎骨； 步驟九，將所有感興趣區域分割的結果整合，得到多標簽分割結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區白楊街道2號大街1158號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。